期刊文章详细信息
数智融合:数据驱动下教与学的演进与未来趋向--兼论图形化数据智能赋能教育的新形态
Data and Intelligence Fusion:The Evolution and Future Trend of Data-driven Teaching and Learning:Also Discuss the New Form of Graphical Data Intelligent Enabling Education
文献类型:期刊文章
Zheng Sisi;Chen Weidong;Xu Ruyi;Yuan Fan;Chu Leyang(Institution of New Media Interaction Design and Application,Suzhou University of Science and Technology,SuZhou Jiangsu 215011)
机构地区:[1]苏州科技大学新媒体交互设计与应用研究所,江苏苏州215011
基 金:2018年度江苏省教育信息化研究重点课题“基于智慧教室环境的个性化教学研究”(项目号:2018007);2018年江苏省教育科学规划“十三五”2018重点课题“智慧教室支持下的混合式教学模式创新与实践研究”(项目号:B-b/2018/01/60)的阶段性研究成果。
年 份:2020
卷 号:38
期 号:4
起止页码:27-37
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊
摘 要:随着5G、大数据、XR和人工智能等技术的发展和应用,人类已经进入到数智融合(BD+AI)时代。图形化是当今大数据的重要形式之一,可以快速耦合异构数据,为各类教育主体提供决策支持。图形化数据驱动教育的核心特征,包括实时互动、埋点采集、深度分析和循证决策。在教育领域,图形化数据包括状态、过程、关系和支持四个维度的不同类型,具有直观性、全景性、交互性、智能性、可扩展性和叙事性等特性,在学生学习、教师教学、学习评价以及教学管理均可有效应用。数智融合使得图形化数据可以从脑机技术、全域交互、人机融合、虚实共生、教育均衡、教育智脑六个方面,赋能未来教育新形态。
关 键 词:数据驱动 图形化数据 教育应用 数智融合 数字孪生 全息课堂 脑机技术 数据智能
分 类 号:G420]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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